MCP 鸭鸭搜索

一个使用DuckDuckGo提供网络搜索能力的模型上下文协议(MCP)服务器。此服务器使大型语言模型能够通过结构化数据提取来搜索网络并检索网站上的详细内容。

主要特性

• 快速可靠。使用DuckDuckGo的网页界面和强大的HTML解析
• 适合AI。返回优化用于AI消费的结构化数据
• 内容提取。智能地提取和总结网页内容
• 相关搜索。生成基于上下文的搜索建议

要求

• Python 3.10或更高版本
• VS Code, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Goose 或其他任何MCP客户端

快速开始

首先，使用你的客户端安装DuckDuckGo MCP服务器。

标准配置适用于大多数工具：

{
  "mcpServers": {
    "duckduckgo-search": {
      "command": "mcp-duckduckgo"
    }
  }
}

Claude Code

使用Claude Code CLI添加DuckDuckGo MCP服务器：

claude mcp add duckduckgo-search mcp-duckduckgo

对于全局配置（在所有项目中可用）：

claude mcp add duckduckgo-search --scope user mcp-duckduckgo

Claude Desktop

遵循MCP安装指南，使用上述标准配置。

Cursor

前往Cursor 设置 -> MCP。

点击按钮进行安装：

在Cursor中安装

或手动安装：

前往Cursor 设置 -> MCP -> 添加新MCP服务器。自定义名称，使用command类型，并设置命令为mcp-duckduckgo。

VS Code

点击按钮进行安装：

在VS Code中安装

或手动安装：

遵循MCP安装指南，使用上述标准配置。

你也可以使用VS Code CLI安装DuckDuckGo MCP服务器：

code --add-mcp '{"name":"duckduckgo-search","command":"mcp-duckduckgo"}'

安装后，DuckDuckGo MCP服务器将在VS Code中与你的GitHub Copilot代理一起使用。

Windsurf

遵循Windsurf MCP文档。使用上述标准配置。

Goose

点击按钮进行安装：

或手动安装：

前往高级设置 -> 扩展 -> 添加自定义扩展。自定义名称，使用类型STDIO，并将command设置为mcp-duckduckgo。点击“添加扩展”。

LM Studio

点击按钮进行安装：

或手动安装：

前往右侧边栏中的程序 -> 安装 -> 编辑mcp.json。使用上述标准配置。

配置

DuckDuckGo MCP服务器支持以下参数：

mcp-duckduckgo --help

可用选项：

--port PORT        MCP服务器的端口号（默认：3000）
--version          显示程序的版本号并退出
--help             显示帮助信息并退出

环境变量

• MCP_PORT：设置服务器的端口号（默认：3000）

示例用法：

# 通过环境变量设置端口
export MCP_PORT=8080
mcp-duckduckgo

# 或者直接设置
MCP_PORT=8080 mcp-duckduckgo

可用工具

web_search

• 标题：网络搜索
• 描述：使用DuckDuckGo搜索网络
• 参数：
  • query (字符串)：搜索查询（最大400个字符）
  • max_results (数字，可选)：返回的最大结果数（1-20，默认10）
• 只读：false

get_page_content

• 标题：获取页面内容
• 描述：从网页中检索和提取内容
• 参数：
  • url (字符串)：要获取内容的URL
• 只读：false

suggest_related_searches

• 标题：建议相关搜索
• 描述：根据查询生成基于上下文的搜索建议
• 参数：
  • query (字符串)：原始搜索查询
  • max_suggestions (数字，可选)：返回的最大建议数（1-10，默认5）
• 只读：true

从源码安装

如果你需要从源码或开发模式安装：

使用uv（推荐）

uv是一个快速的Python包管理器：

# 如果尚未安装，请安装uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 从GitHub安装
uv tool install git+https://github.com/gianlucamazza/mcp-duckduckgo.git

使用pip

# 克隆并安装
git clone https://github.com/gianlucamazza/mcp-duckduckgo.git
cd mcp-duckduckgo
pip install -e .

开发安装

git clone https://github.com/gianlucamazza/mcp-duckduckgo.git
cd mcp-duckduckgo

# 安装在开发模式下
pip install -e .

# 运行测试
pip install -e ".[test]"
pytest

许可证

MIT

仓库

GitHub 仓库